近些年比较新的熵函数有哪些
时间: 2024-05-25 09:18:08 浏览: 8
近些年比较新的熵函数包括:
1. Renyi熵:这是一种基于René Renyi的熵定义,可以用来描述信息的不确定性度量。它可以表示为一个参数的函数,该参数决定了熵的形式。
2. Tsallis熵:这是一种基于Constantino Tsallis的熵定义,可以用来描述非平衡态下的系统熵。它也可以表示为一个参数的函数,该参数决定了熵的形式。
3. Havrda-Charvat熵:这是一种基于Josef Havrda和František Charvát的熵定义,可以用来描述离散概率分布的不确定性度量。它在信息处理和模式识别领域中得到了广泛应用。
4. Beta熵:这是一种基于Beta分布的熵定义,可以用来描述概率分布的形状。它可以用来度量分布的不确定性,也可以用来进行数据拟合和模型选择。
5. Rényi-Tsallis熵:这是一种基于René Renyi和Constantino Tsallis的熵定义,可以用来描述复杂系统的不确定性度量。它可以用来描述非平衡态下的系统熵,并且可以表达出不同的熵形式。
相关问题
近些年比较新的熵函数有哪些,他们是什么时候提出的
以下是近些年比较新的熵函数:
1. Rényi熵(Rényi entropy):由匈牙利数学家Alfréd Rényi于1960年代提出,是一种描述随机现象的信息熵度量方法。它可以用来衡量信息源的不确定性,也可以用来衡量两个概率分布之间的距离。
2. Tsallis熵(Tsallis entropy):由巴西物理学家Constantino Tsallis在1988年提出,是一种非平凡熵的扩展,可以在描述非平稳、非高斯系统的熵时起到很好的作用。
3. Havrda-Charvát熵(Havrda-Charvát entropy):由捷克数学家Jan Havrda和František Charvát在1967年提出,是一种非参数熵测度方法,可以用于度量多元离散随机变量的不确定性。
4. Rényi熵和Tsallis熵的混合(Rényi-Tsallis entropy mixture):由美国物理学家Constantino Tsallis在2015年提出,是一种混合熵,可以同时考虑Rényi熵和Tsallis熵的优点,用于描述复杂系统的熵。
这些熵函数大多数是在20世纪60年代到80年代提出的,其中Rényi熵和Havrda-Charvát熵是较早提出的,而Tsallis熵则是较晚提出的。Rényi-Tsallis熵混合是相对较新的熵函数,于2015年提出。
近几年有哪些新的时间序列预测模型
近年来,出现了很多时间序列预测模型,其中一些比较新的模型有:
1. Transformer-based models:这是一类基于Transformer的新型时间序列预测模型,如Transformers for Time Series Forecasting等。
2. DeepAR:这是一种基于循环神经网络的深度自回归模型,用于预测多个连续时间步长的值。
3. LSTNet:这是一种基于长短时记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)的混合模型,能够处理不同长度和周期的时间序列。
4. MS-TCN:这是一种多尺度时空卷积网络,能够预测多个时间序列。
5. TPA-LSTM:这是一种基于注意力机制的闭环长短时记忆神经网络模型,专门用于预测多个机器指标的时间序列。
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